• 제목/요약/키워드: 바른 자세 유지

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행복+건강한 마음 - 젊어서 관리한 건강 80세까지 간다 - 바른 자세, 보약도 부럽지 않다 노년까지 바른 자세로 건강을 지켜나가자!

  • 이필용
    • 건강소식
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    • 제34권9호
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    • pp.12-13
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    • 2010
  • 습관이 되어버린 자세는 고치기도 어렵고, 잘못된 자세를 지속적으로 유지하고 있으면 몸에 무리를 주어 통증의 원인이 된다. 이는 비단 앉는 자세뿐만 아니라 걷거나 뛰는 자세, 운동하는 자세도 마찬가지다. 올바른 자세를 취하고 있는 사람은 당당하고 자신감이 있어 보인다. 나쁜 자세와 생활습관으로 인해 생긴 통증과 질병을 없애고, 오랫동안 건강한 몸을 유지하기 위한 올바른 자세와 올바른 운동법에 대해 알아보자.

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사용자의 자세 습관 분석을 통한 자기 객관화가 바른 자세 실천에 미치는 영향: 근전도센서 및 웨어러블 기기를 통한 앱 서비스 제안 (The effect of self-objectification through the user's postural habit analysis on the practice of correct posture: App service proposal through EMG sensors and wearable devices)

  • 고예은;김예준;김선;이재선
    • 산업진흥연구
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    • 제8권1호
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    • pp.11-22
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    • 2023
  • 본 연구는 잘못된 자세 습관으로 인해 발생하는 근골격계 질환의 통증을 관리하기 위해 스스로 일상에서 바른 자세를 유지할 수 있도록 돕는 서비스 디자인 콘텐츠를 제안하고 있다. 현대인의 대표적 질환인 근골격계 질환과 바른 자세 실천에 대한 현황을 분석하기 위해 143명에 대한 설문 및 1차-2차 고정카메라 기법을 활용하였다. 연구결과 바른 자세 실천을 저해하는 저항 요인과 바른 자세 실천을 강화하는 유도 요인을 도출하였으며 저항 요인을 감소시키고 유도 요인을 증가시키는 것이 바른 자세 실천에 긍정적인 영향을 주는 것을 검증하였다. 이를 바탕으로 근전도 센서와 웨어러블 기기를 활용하여 현대인들이 바른 자세를 실천 및 관리하는 데 유의미한 앱 서비스를 제안하였다. 본 연구는 사용자의 자세 습관 분석을 통한 자기 객관화 바탕으로 서비스 콘텐츠 제안을 통해 일상에서 스스로 바른 자세를 실천 및 유지할 수 있도록 도와줌으로써 근골격계 통증을 완화시키고 나아가 삶의 질을 개선시키는데 그 의의가 있다.

스트레인센서를 이용한 걸음걸이 패턴 분석 신발제작 (Fabrication of shoes for analyzing human gait pattern using strain sensors)

  • 김응수
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제8권9호
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    • pp.1407-1412
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    • 2013
  • 인간의 건강한 생활을 위해서는 자세 및 골격구조가 중요하며, 이것은 평소의 생활습관과 걸음걸이에 의해서 영향을 받아 변형될 수 있다. 인간의 걸음걸이형태로는 크게 바른걸음, 팔자걸음, 안짱걸음으로 구분할 수 있으며, 이러한 걸음걸이형태를 분석하여 바른자세를 유지하는데 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 스트레인 센서를 이용하여 걸음걸이 패턴을 분석하는 신발을 개발하였으며, 제작된 신발로 걸음걸이 패턴을 구분하여 분석할 수 있었다.

바른 자세 유지를 위한 상의류 디자인 연구 -대칭의 원리를 중심으로- (T-shirt Design for Maintaining Proper Posture -Focusing on the Principle of Symmetry-)

  • 한금화;김한나;최윤미;노주현
    • 한국의류학회지
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    • 제47권2호
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    • pp.337-352
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    • 2023
  • This study develops a t-shirt design that align bones and balance muscles in order to maintain proper posture using the basic concepts of symmetry. First, theoretical and 3D design studies, existing literature on proper and improper posture, and the basic concepts of symmetry are studied to create the design. Next, the 3D design process applies bilateral, rotational, and scaling symmetries to design the inner lines from the basic application of symmetry. A two-stage design process is used, whereby the strain map and pressure points are analyzed using the CLO virtual clothing software, and the most effective design is determined through virtual testing. The results show that the Y+)( and X+― design, which combines the position and type of inner lines, is the most effective for posture correction and maintenance. Overall, this study helps create a theoretical and practical basis for exploring and understanding basic lines appropriate for the human body, and subsequently, for developing various products that maintain posture more accurately and precisely.

My Health Care - 허리병 인간의 피할 수 없는 숙명, 요통

  • 곽정은
    • 월간당뇨
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    • 통권223호
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    • pp.29-31
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    • 2008
  • 인간이 두 발로 서고 두 팔을 사용함으로써 만물의 영장이 되었지만, 그렇게 직립 보행한 덕분에 우리 몸의 허리, 즉 척추는 막대한 체중을 지탱해야 하는 운명에 놓여 과도한 역학적 부담을 평생 갖게 되었다. 실제로 우리 나라 인구의 80% 이상이 요통을 경험하며, 최근에는 20대의 젊은 사람들에게도 많이 발생하고 있다고 하니, 이제는 요통이 남녀노소 구분 없이 광범위하게 나타나 사회적인 문제가 아닐 수 없다. 그러나 다행히도 요통 환자의 90% 이상은 바른 자세유지, 바른 들기방법, 정상체중의 회복, 규칙적인 운동만으로도 요통의 예방과 치료가 가능하다고 한다. 이에 요통에 대해 알아보고 철저히 예방해 보도록 하자.

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가상트레이너와 함께하는 센서형 헬스케어 콘텐츠 시스템 (Sensors-type healthcare content system with virtual trainers)

  • 현의주;김동영;윤선정
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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    • pp.151-152
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    • 2019
  • 운동 기구를 이용한 운동의 경우 바른 자세와 균형을 유지하는 것이 중요하다. 이에 본 논문에서는 적외선 감지센서가 부착된 디스플레이형 전신거울과 프리웨이트 운동기구에 부착된 센서를 이용하여 이용자의 정보를 인지하고 디스플레이 장치에 출력되는 가상 트레이너를 통해 균형 운동에 대한 가이드를 제공하는 게임형 콘텐츠를 설계하였다. 본 콘텐츠의 목표는 운동 시에 중요한 바른 자세를 잡기 위하여 균형 상태를 알 수 있게 하며, 가상트레이너에 의해 보다 효과적이고 흥미로우며 지속적인 운동을 가능하게 하는 방법을 제공하는 것에 있다.

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생활습관병 예방 프로젝트 4 실천리스트 - 척추, 꼿꼿하게 펴고 사는 법

  • 이은정
    • 건강소식
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    • 제37권3호
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    • pp.14-15
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    • 2013
  • 몸의 기둥이며 중심인 척추. 두개골을 받치고 우리 몸의 무게를 지탱하고 분산할 뿐만 아니라, 우리 몸을 통제하는 척수신경의 배관 통로이기도 하다. 척추가 건강해야 몸이 건강한 것은 두말하면 잔소리. 척추 건강을 지키는 가장 쉬운 방법은 평소 바른 생활 자세를 유지하고 꾸준히 운동하는 것이다.

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Push Service 기반의 자세교정 시스템 (Posture correction system based on the Push Service)

  • 이세훈;정의중;김풍일;이윤수
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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    • pp.141-142
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    • 2017
  • 기존의 상용화된 인체공학적 자세교정 의자나 의학적 치료 솔루션은 상대적으로 고가이며 사용자친화적인 접근성을 제공하기 어려웠다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하기 위해 소형 방석에 압력 센서를 접목하고 사용자에게 교정 상태를 상기시키는 시스템을 연구하고 이를 더 사용자 접근성이 좋은 방식을 고안하고자 한다. PushBullet[1] API를 사용하여 Non-Client Application 중심의 Multi-Device 기반 Push notification 기능을 연구하고 이와 기존의 바른 앉은 자세를 유지하는 자세교정 시스템을 결합한 방식을 제안한다.

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근전도 주파수분석을 이용한 앉은 자세 평가 (The evaluation of the Sitting posture using EMG frequency analysis)

  • 김동완;백승화;주관식;백승은;김보리;권순태
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2175-2176
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    • 2006
  • 인간이 서서 걸으면서 나타나는 필연적인 증상의 하나인 요통은 전체 인구의 80%가 일생에 한 번 이상 경험하며, 20%정도는 항상 허리통증에 시달린다는 보고가 있다. 본 논문에서는 앉은 자세로 인한 요통에 대해서 연구하였다. 앉은 자세 변화에 따라 발생하는 작업자의 근육 근전도를 조사하고 분석하여, 인간공학적으로 적합한 앉은 자세 평가에 표면 전도의 유용성을 알아보았다. 개인에 따라 차이가 있지만 허리에 주는 부담은 앉아 있는 것이 누워 있을 때에 비해 7배, 서 있을 때보다 3배 정도로 크다. 머리를 숙이고 웅크리고 앉아 있거나 등을 구부정하게 앉아 있는 것은 체중이 골고루 분산되지 않아 허리에 주는 부담이 더 크다. 따라서 나쁜 자세로 인해 생기는 요통은 무엇보다 적절한 운동을 통해 복부와 허리의 근육을 강화시켜주는 것과 함께 자세를 바르게 갖도록 해야 한다. 등근육 근전도 신호를 이용하여 자신의 자세정보를 알 수 있도록 하여 앉은 자세를 관찰하고 자세가 바르지 못할 경우 스스로 바른 자세를 유지할 수 있도록 유도함으로써 나쁜 자세로 인한 요통 예방에 도움을 주고자 한다.

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하나의 IMU를 이용한 앉은 자세 분류 연구 (Research on Classification of Sitting Posture with a IMU)

  • 김연욱;조우형;전유용;이상민
    • 재활복지공학회논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.261-270
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    • 2017
  • 바르지 못한 앉은 자세는 다양한 질병과 신체 변형을 유발한다. 하지만 오랜 시간동안 바른 앉은 자세를 유지하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 이유 때문에 그동안 자동으로 바른 앉은 자세를 유도하기 위한 다양한 시스템이 제안되어왔다. 이전에 제안되었던 앉은 자세 판별 및 바른 앉은 자세 유도 시스템은 영상 처리를 이용한 방법, 의자에 압력센서를 달아 측정하는 방법, IMU(Internal Measurement Unit)를 이용한 방법이 있었다. 이 중 IMU를 이용한 측정 방법은 하드웨어 구성이 간단하고, 공간, 광량 등의 환경적 제한이 적어 측정에 있어서 용이한 이점이 있었다. 본 논문에서는 하나의 IMU를 이용하여 적은 데이터로 효율적으로 앉은 자세를 분류하는 방법을 연구하였다. 특징추출 기법을 이용하여 데이터 분류에 기여도가 낮은 데이터를 제거하였으며, 머신러닝 기법을 이용하여 앉은 자세 분류에 적합한 센서 위치를 찾고, 여러 개의 머신러닝 모델 중 가장 분류 정확도가 높은 머신러닝 모델을 선정하였다. 특징추출 기법은 PCA(Principal Component Analysis)를 사용하였고, 머신러닝 모델은 SVM(Support Vector Machine), KNN(K Nearest Neighbor), K-means (K-means Algorithm) GMM (Gaussian Mixture Model), and HMM (Hidden Marcov Model)모델을 사용하였다. 연구결과 데이터 분류율이 높게나온 뒷목이 적합한 센서 위치가 되었으며, 센서 데이터 중 Yaw데이터는 분류 기여도가 가장 낮은 데이터임을 PCA 특징추출 기법을 이용하여 확인하고, 제거하여도 분류율에 영향이 매우 작음을 확인하였다. 적합 머신러닝 모델은 SVM, KNN 모델로 다른 모델에 비하여 분류율이 높게 나오는 것을 확인할 수 있었다.